Efficacité énergétique des communications Device-to-Device dans les réseaux hétérogènes

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Efficacité énergétique des communications

Device-to-Device dans les réseaux hétérogènes

Romain Chevillon

To cite this version:

Romain Chevillon. Efficacité énergétique des communications Device-to-Device dans les réseaux hétérogènes. Electronique. UNIVERSITE DE NANTES, 2018. Français. �tel-01940916�

T

HESE DE DOCTORAT DE

L'UNIVERSITE

DE

NANTES

COMUE UNIVERSITE BRETAGNE LOIRE

ECOLE DOCTORALE N°601

Mathématiques et Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication

Spécialité : Electronique

Par

Romain CHEVILLON

Efficacité énergétique des communications Device-to-Device dans les

réseaux hétérogènes

Thèse présentée et soutenue à l’IUT de la Roche-sur-Yon, le 9 novembre 2018 Unité de recherche : IETR UMR CNRS 6164

Rapporteurs avant soutenance :

Marco DI RENZO Chargé de Recherche CNRS HDR, Université de Paris-Saclay Mohammad-Ali KHALIGHI Maître de Conférences HDR, Ecole Centrale de Marseille Composition du Jury :

Président : Jean-Pierre CANCES Professeur des Universités, Université de Limoges

Examinateurs : Olivier BERDER Professeur des Universités, Université de Rennes 1

Marco DI RENZO Chargé de Recherche CNRS HDR, Université de Paris-Saclay Mohammad-Ali KHALIGHI Maître de Conférences HDR, Ecole Centrale de Marseille

Dir. de thèse : Jean-François DIOURIS Professeur des Universités, Université de Nantes

Remerciements

Trois ans, c’est long... Mais plus c’est long, plus c’est bon, comme disait une actrice de renom des années 80. Trois ans ponctués de franches rigolades, de belles soirées, de bières dans l’herbe devant le bureau, de sorties improvisées avec l’équipe municipale, de matchs de hockey avec des gens que je ne vois plus, prétextant un « changement de cap ». Trois ans de recherches assidues (là c’est le moment où je rentre dans le rang...), d’écritures de papiers, d’attente inexorable de réponse des journaux et autres conférences, de présentations (parfois pas assez sobres, désolé) enjouées et toujours avec un brin d’humour. Trois ans d’enseignement, d’apprentissage à des élèves parfois inintéressés, mais toujours intéressants. Trois ans de doutes aussi... Trois ans ponctués de changements de vie, de réflexions, de gamberge (n’est-ce-pas Thibaud et Jérémy ?), de « est-ce qu’elle m’aime ? », de « est-ce que je l’aime ? » (oui, je suis un passionné...), de « qu’est-ce que je fais ? ». Mais trois ans qui m’ont permis d’aller là où je veux aller... Alors certes, ces quelques 200 pages sont un bien humble présent pour la culture scientifique, mais elles m’ont permis de me diriger vers moi-même, et de me rendre compte de la vérité de ma vie.

Dans un premier temps, je souhaite remercier très cordialement mon encadrant de thèse, Guillaume Andrieux, pour m’avoir offert cette expérience à la fois exi-geante, mais aussi fabuleuse et riche en enseignement qu’ont été ces trois ans de doctorat. Je le remercie pour les efforts qu’il a fournis pour trouver les moyens à la fois humains et financiers pour m’accueillir dans les meilleures conditions au sein de l’IUT de la Roche-sur-Yon. Je remercie par la même occasion mon directeur de thèse, Jean-François Diouris, pour m’avoir aiguillé et soutenu durant ces trois dernières années.

Je remercie aussi les membres de mon jury de thèse, Olivier Berder, Jean-Pierre Cances, Marco Di Renzo ainsi que Ali Khalighi, d’avoir pris le temps de lire at-tentivement l’ensemble de mes travaux, et de m’avoir apporté des conseils avisés sur ceux-ci. Je les remercie aussi d’avoir fait le déplacement jusqu’à cette belle cité Napoléonienne qu’est la Roche-sur-Yon pour la soutenance de ma thèse.

Je tiens ensuite à remercier chaleureusement toute l’équipe éducative et de re-cherche du département Réseaux et Telecoms de l’Institut Universitaire

Techno-Remerciements

logique de la Roche-sur-Yon, et plus particulièrement Bruno Froppier pour son professionnalisme et ses conseils avisés, Christophe Varin pour son gout pour le sport et ses tableaux excel de planning, Sébastien Maudet pour sa bonne humeur et son sens de la formule, surtout en soirées Rochelaises, Laurent Duval pour son amour de la pédale, Stephen Maufay pour son abnégation informatique, Stéphane Cabrera pour les feuilles d’émargement sur le coin de mon bureau tous les lundis matins, Serge Hadjedj pour ses blagues d’un gout certes douteux, mais toujours à propos, ainsi que Audrey Valtot pour ses réflexions psychologiques de qualité et Géraldine Lamant pour sa bonne humeur et sa passion pour la musique, les bulldogs français et les grèves SNCF. Je remercie par la même occasion l’équipe de la Chaire Télécom et Réseaux de la Roche-sur-Yon, son directeur Eduardo Motta-Cruz, pour ses conseils stratégiques toujours avisés, et ses financeurs, RFS et SPIE. Je remercie aussi Sandrine Charlier, secrétaire du pôle Nantais du labo-ratoire IETR pour avoir assumé, auprès des organes financiers de l’Université, mes demandes de remboursements de frais pour mes multiples gouters (car oui, à 16H, c’est gouter...) lors de mes déplacements.

Un merci particulier aux élèves qui ont assisté, non sans maux de tête (surtout le vendredi matin...), à mes cours de Telecoms 3, Telecoms 4 et Telecoms 5 durant ces trois années scolaires. Ils ont su, avec bonne humeur et frénésie, me conforter dans l’idée qu’un cours, c’est comme la vie : c’est avant tout un spectacle !

Un grand merci (et bravo !) à mes collègues de bureau qui ont dû supporter du-rant trois ans pour certains, à un niveau sonore parfois à la limite du raisonnable, des œuvres musicales variées, allant de John Cage à Slayer, en passant par Laura Pausini et autres Dalida. Vous n’entendrez plus, tous les matins, résonner dans les couloirs ce « tout est KO, à côté... » de notre chère Mylène. Deux mercis plus particuliers à Romain Négrier qui m’a aiguillé sur mes recherches de deuxième année (au prix de longues soirées de travail, et pas uniquement de travail...) et à Mohammad Reza Dehghani Kodnoeih qui a débuté ses trois années de docto-rat en même temps que moi, partageant les mêmes doutes, les mêmes retards à l’aéroport, et le même gout pour les pâtes à la Bolognaise. Je remercie également Hussein Mroue d’avoir remis au gout du jour l’usage excessif des post-its, détenant aujourd’hui le record de France d’accrochage de post-its sur un écran 15 pouces (avec une performance de 85 feuillets accrochés, série en cours... à moins que le ventilateur, seul remède à nos étés transpirant, n’ait raison de son abnégation). Enfin, un grand merci à Guang Liu qui, malgré sa méconnaissance totale de la langue de Molière (et de celle de Shakespeare aussi en partie), a su apporter au sein du bureau D012 une once de fantaisie asiatique, ponctuée de pandas magné-tiques, de découvertes toujours émerveillées du monde occidental, et, soulignons-le, de moults gadgets tant technologiques qu’artisanaux dont seuls les autochtones de l’Empire du Milieu ont le secret.

Je remercie tous mes amis, de longue ou de courte date, pour leur présence auprès de moi lors de ces années de dur labeur. Ce manuscrit est la preuve concrète que vos « t’es qu’un branleur » et « t’en fous vraiment pas une » n’étaient pas très fondés !

Evidemment, je me dois aussi, comme il est d’usage soit-disant, de remercier ma famille pour son soutien. Je remercie notamment ma mère qui durant trois ans n’a eu de cesse de me demander « mais que fais-tu vraiment de tes journées, assis devant un ordinateur ? ». Malgré ses doutes sur le travail que je fournissais « vraiment », et l’utilité précise de mes voyages de travail à Montréal, Bologne, ou encore Ljubljana, je pense, au fond de moi, que cette place de doctorant a rassuré son anxiété sur mon avenir professionnel. Tout du moins jusqu’à maintenant...

Je remercie aussi mes amis artistes, musiciens, que sont Thibaud Le Roux, Jé-rémy Bonneau et Jeff Ferrand, qui, durant de nombreuses soirées ont dû entendre sans cesse « ce soir, je ne rentre pas tard car j’ai ma thèse à écrire ». La légende dit que cet engagement n’a été que très rarement respecté...

Une pensée sportive à mes coéquipiers du Roche Vendée Basket Club. Ces trois ans de « On a l’impression que ça fait 10 ans que tu es sur ta thèse ! » sont maintenant du passé. A moins que je renquille pour trois nouvelles années, qui sait ?

Je me dois aussi de remercier certaines personnes qui ont compté dans ma vie durant ces trois dernières années. Je ne les nommerai pas, elles se reconnaitront. Je les remercie de m’avoir inconsciemment insufflé l’idée de faire cette thèse, de m’avoir inspiré de belles chansons (de bonnes déprimes aussi, mais c’est du passé à présent), de m’avoir fait prendre conscience que je ne suis pas le seul hypersensible-hyperactif dans ce bas monde, de m’avoir apporté aussi beaucoup de fatigue, de m’avoir ouvert des choses qui étaient enfouies en moi (moment émotion... sortez les mouchoirs...). En bref, je vous remercie d’avoir été là. J’espère sincèrement que je vous ai apporté autant, voire plus, que vous m’avez apporté, et que vous m’apportez encore aujourd’hui.

Je n’oublie pas de remercier Bernard Lecoq, mon psychanalyste, qui depuis de nombreuses années écoute et entend alternativement « je ne vais pas bien, elle ne veut pas de moi. Qu’en dit Freud ? » puis « j’ai l’impression d’être amoureux depuis deux jours, ça cache quelque chose ? Ne serais-je pas en train de refouler mon syndrome d’Oedipe ? ». Même si l’utilité scientifique de mes séances est parfois à revoir, je vous remercie de votre présence.

Enfin, je tiens à remercier avec une énorme gratitude Maud sans qui je n’en serais pas là où je suis aujourd’hui. Tu as su me guider dans ces derniers mois vers qui je suis, vers ce qui est bon pour moi. « Il n’y a pas de hasard, il n’y a que des rencontres », dis-tu. Mes rencontres m’ont dirigées vers toi, ou plutôt, devrais-je dire, vers moi.

Remerciements

Faisons à présent fis des émotions et revenons à des choses bien plus terre-à-terre, qui font partie des obligations qu’un doctorant doit mettre dans ses remerciements. Donc, je remercie La Roche-sur-Yon Agglomération, le Département de la Vendée, la Région Pays-de-la-Loire et l’entreprise Radio Frequency Systems (RFS) pour le financement de ma bourse de thèse.

Voilà, je pense avoir fait le tour... certains (et Dieu sait s’ils sont nombreux) n’auront ni la force, ni l’envie, d’aller plus loin dans la lecture de mon manuscrit. Je leur dis « Merci, ça fait plaisir... mais vous avez au moins lu la partie la plus marrante ». Pour les autres, je vous souhaite une bonne lecture qui, je l’espère, éclairera votre lanterne (notamment lors de la douzième heure de lecture, soit au chapitre 3, lorsque la nuit tombera).

Buon viaggio ! Silenzio !

PS : Pour apprécier à sa juste valeur ce manuscrit, je ne saurais vous conseiller de mettre en fond musical les œuvres qui m’ont inspiré. Une playlist a été créée à cet effet sur Spotify. Elle est présente sur ce lien :

Table des matières

Remerciements i

Table des matières v

Table des figures xi

Liste des tableaux xv

Glossaire xvii

Introduction générale 1

Nomenclature 1

1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device 5

1.1 Généralités sur le D2D . . . 6

1.2 Les Réseaux Hétérogènes . . . 7

1.2.1 Architectures des réseaux mobiles 4G . . . 8

1.2.2 Types de cellules dans les réseaux hétérogènes . . . 8

1.2.2.1 Macrocellules . . . 8

1.2.2.2 Petites cellules . . . 9

1.2.2.3 Nœuds relais . . . 10

1.2.3 Réseau homogène - réseau hétérogène . . . 10

1.2.4 Sélection de la cellule . . . 12

1.2.5 Gestion des interférences . . . 12

1.2.6 Handover . . . 14

1.3 Les différentes topologies de communications D2D . . . 15

1.3.1 DR-OC . . . 16

1.3.2 DC-OC . . . 16

TABLE DES MATIÈRES

1.3.4 DC-DC . . . 16

1.4 Création des liens entre les UE en D2D . . . 17

1.5 Utilisation des ressources radio en D2D . . . 17

1.5.1 Inband D2D . . . 18

1.5.1.1 Underlay Inband D2D . . . 19

1.5.1.2 Overlay Inband D2D . . . 20

1.5.2 Outband D2D . . . 21

1.5.2.1 Outband D2D contrôlé par le réseau . . . 22

1.5.2.2 Outband D2D autonome . . . 23

1.6 Conclusion . . . 26

2 Efficacité Énergétique de Liens D2D avec relais 27 2.1 Modèle basique des communications D2D . . . 29

2.2 Modélisation des distances entre appareils et symboles utilisés . 32 2.3 Modèles de calcul d’énergies consommées . . . 33

2.3.1 Puissances d’émission . . . 33

2.3.2 Topologie DC-DC . . . 34

2.3.3 Topologie DR-DC . . . 35

2.3.4 Topologie EB-DR-DC . . . 35

2.3.5 Processus temporels . . . 36

2.3.6 Énergie totale pour toutes les topologies . . . 39

2.3.7 Énergie globale . . . 39

2.4 Identification de la « Zone Optimale de Relais » . . . 41

2.5 Analyse numérique avec un beacon de longueur identique à la lon-gueur du message . . . 45

2.5.1 Consommation totale d’énergie avec une variation de xr. 45 2.5.2 Consommation totale d’énergie en faisant varier dAB . . 46

2.5.3 Différences de consommation d’énergie pour toutes les topo-logies . . . 47

2.6 Analyse numérique avec variation de la longueur du beacon . . . 48

2.6.1 Consommation énergétique totale avec variation de xr . . 48

2.6.2 Différences de consommations énergétiques pour toutes les topologies . . . 49

2.6.3 Choix de topologie en fonction de xr . . . 51

2.7 Utilisation de relais dans un réseau dégradé avec création de clusters à l’aide d’un algorithme Fuzzy C-Means . . . 52

2.7.1 Travaux antérieurs . . . 52

2.7.2 Problématique et modèle . . . 53

2.7.2.1 Problématique . . . 53

2.7.2.2 Modèle . . . 54

TABLE DES MATIÈRES

2.7.4 Allocation cellulaire . . . 56

2.7.5 Allocation D2D en cluster . . . 57

2.7.5.1 Formation de clusters de relais D2D . . . 57

2.7.5.2 Attribution du spectre et relais . . . 58

2.7.5.3 Ratio de « trous » dus au Fuzzy C-Means . . . 59

2.7.5.4 Énergie consommée . . . 60

2.7.5.5 Interférences . . . 61

2.8 Conclusions . . . 63

3 Analyse de communications D2D au sein des réseaux cellulaires 65 3.1 Small-scale fading . . . 67

3.1.1 Caractérisation du small-scale fading . . . 67

3.1.2 Modèles statistiques de canaux d’évanouissement . . . . 69

3.1.2.1 Modèle de Rayleigh . . . 69

3.1.2.2 Modèle de Nakagami-m . . . 69

3.1.2.3 Modèle de Rice . . . 70

3.2 Introduction à la géométrie stochastique . . . 70

3.2.1 Définition et utilisation . . . 70

3.2.2 Modélisation des réseaux cellulaires D2D . . . 71

3.2.2.1 Modélisation spatiale . . . 71

3.2.2.2 Le Processus Poisson Point marqué . . . 73

3.2.3 Caractérisation des interférences . . . 74

3.3 Métriques de performance en géométrie stochastique pour les télé-communications . . . 74

3.3.1 Probabilité de couverture . . . 75

3.3.1.1 Probabilités de couverture avec un canal de Ray-leigh . . . 76

3.3.2 Probabilité de perte . . . 77

3.3.3 Débit . . . 77

3.3.4 Efficacité énergétique . . . 77

3.3.4.1 Modèle de consommation de puissance . . . 77

3.3.4.2 Efficacité spectrale par unité d’aire . . . 78

3.3.4.3 Efficacité énergétique . . . 78

3.4 Modèles et partages de spectre étudiés . . . 78

3.4.1 Modèle de Réseau . . . 78 3.4.1.1 Stations de Base . . . 78 3.4.1.2 Equipements utilisateurs . . . 79 3.4.2 Partages de spectre . . . 80 3.4.2.1 Underlay Inband . . . 80 3.4.2.2 Overlay Inband . . . 80 3.4.2.3 Outband . . . 80

TABLE DES MATIÈRES

3.5 Analyses spectrales des différents types de communications D2D 80

3.5.1 Méthodologie d’analyse stochastique . . . 80

3.5.2 Underlay Inband Uplink . . . 81

3.5.2.1 Analyse stochastique pour les BS . . . 81

3.5.2.2 Analyse stochastique pour les DUE . . . 86

3.5.3 Underlay Inband Downlink . . . 88

3.5.3.1 Analyse stochastique pour les CUE . . . 88

3.5.3.2 Analyse stochastique pour les DUE . . . 90

3.5.4 Overlay Inband (Uplink et Downlink) . . . 91

3.5.5 Outband (Uplink et Downlink) . . . 92

3.5.6 Récapitulatif des analyses spectrales pour les communica-tions D2D . . . 95

3.6 Comparaison du Overlay Inband et du Outband . . . 96

3.6.1 Comparaison du SINR . . . 96

3.6.2 Comparaison des débits . . . 97

3.7 Discussion sur les distances entre émetteur et récepteur D2D . . 99

3.8 Conclusions . . . 101

4 Ondes millimétriques et communications D2D 103 4.1 Propagation des ondes millimétriques . . . 105

4.1.1 Introduction sur les ondes millimétriques . . . 105

4.1.2 Modélisation du canal de propagation . . . 105

4.1.3 Phénomène de blocage . . . 106

4.1.3.1 Modèle d’approximation en boules D . . . . 107

4.2 Antennes directionnelles en ondes millimétriques . . . 108

4.2.1 Réseaux d’antennes millimétriques . . . 108

4.2.2 Beamforming à l’émetteur et au récepteur . . . 111

4.2.3 Modèle d’antennes à motifs sectorisés . . . 111

4.3 Analyses spectrales et énergétiques des liens D2D millimétriques 113 4.3.1 Modèle de réseau . . . 113

4.3.2 Probabilités de couverture . . . 114

4.3.2.1 Caractérisation des interférences . . . 115

4.3.2.2 Caractérisation du SINR . . . 116

4.3.2.3 Calcul de la probabilité de couverture . . . 116

4.3.3 Simulations et discussions . . . 119

4.3.4 Efficacité énergétique . . . 124

4.3.4.1 Consommation de puissance . . . 124

4.3.4.2 Efficacité énergétique . . . 125

4.3.4.3 Simulations et discussions . . . 125

4.3.5 Comparaison des modèles de small-scale fading de Rayleigh et de Nakagami-m . . . 128

TABLE DES MATIÈRES

4.4 Comparaison de différents types d’antennes directionnelles en canal

de Rayleigh . . . 129

4.4.1 Modèle du réseau . . . 129

4.4.2 Antennes directionnelles à ondes millimétriques . . . 130

4.4.3 Approche théorique et probabiliste . . . 131

4.4.4 Simulations et discussions . . . 132

4.4.4.1 SINR dans un réseau clairsemé . . . 133

4.4.4.2 SINR dans un réseau dense . . . 135

4.4.4.3 Efficacité spectrale et débit moyen . . . 136

4.5 Conclusions . . . 138

Conclusion et perspectives 139

Annexes

145

A.2 Explication des calculs de consommation énergétique globale pour le réseau . . . 147

A.2.1 Topologie DC-DC . . . 148

A.2.2 Topologie DR-DC . . . 148

A.2.3 Topologie EB-DR-DC . . . 149

A.3 Preuve de l’équation (2.4.2) . . . 149

A.4 Preuve de l’équation (2.5.1) . . . 150

B Preuves du chapitre 3 151 B.1 Preuve de l’équation (3.5.8) . . . 151 C Preuves du chapitre 4 155 C.1 Preuve du Lemme 1 . . . 155 C.2 Preuve du Lemme 2 . . . 155 C.3 Preuve de la Proposition 4 . . . 156 Bibliographie 159

Table des figures

1.1.1 Illustration de cas possibles d’utilisation du D2D . . . 7

1.2.1 Topologie d’un réseau hétérogène utilisant différents types de cel-lules . . . 9

1.2.2 Répartition des bandes de fréquences pour les différentes technolo-gies de communications sans fil (source: ARCEP) . . . 11

1.2.3 Fonctionnement du CRE (Cell Range Extension) . . . 13

1.2.4 ICIC dans le cas de réseaux homogènes . . . 13

1.3.1 Topologies de communications D2D . . . 15

1.5.1 Représentation schématique des communications D2D en overlay inband, underlay inband et outband (utilisant la bande ISM) . 18 1.5.2 D2D et WiFi (communication D2D Outband) [Asadi 13] . . . . 22

2.1.1 Diagrammes de Venn montrant schématiquement les entropies condi-tionnelles et l’information mutuelle . . . 31

2.1.2 Modèles de communications D2D abordés . . . 32

2.2.1 Représentation cartésienne de la position de UR par rapport aux positions de UA et UB . . . 33

2.3.1 Processus temporels des transmissions en topologie DC-DC . . 37

2.3.2 Processus temporels des transmissions en topologie DR-DC . . 37

2.3.3 Processus temporels des transmissions en topologie EB-DR-DC 38 2.4.1 ORA pour différentes valeurs de dAB et α = 2 . . . . 42

2.4.2 Influence de l’environnement sur la différence entre EDC−DC et EDR−DC . . . 43

2.4.3 Influence de la corrélation ρ sur la différence entre EDC−DC et EEB−DR−DC avec α = 2 . . . . 44

2.5.1 Consommation totale d’énergie pour les topologies DC-DC, DR-DC et EB-DR-DR-DC avec ρ = 0.2 en faisant varier xr . . . 46

2.5.2 Consommation totale d’énergie pour les topologies DC-DC, DR-DC et EB-DR-DR-DC en faisant varier dAB . . . 47

TABLE DES FIGURES

2.5.3 Différences des consommations totales énergétiques pour les topo-logies DC-DC, DR-DC et EB-DR-DC en faisant varier la valeur de

xr (d = 5m) . . . . 48

2.6.1 Consommation énergétique totale pour les topologies DC-DC,

DR-DC et EB-DR-DR-DC et en faisant varier xr, avec ρ = 0.2, qb = 1,

qb = 0.1 et qb = 0.001 . . . . 49

2.6.2 Différences de consommations totales énergétiques pour les

topo-logies DC-DC, DR-DC et EB-DR-DC en faisant varier xr, avec

d=5m et qb = 1, qb = 0.1 et qb = 0.001 . . . . 51

2.7.1 Illustration du modèle de réseau pour la configuration CoA. Les diamants bleus sont les UE et les lignes bleues représentent les liens

cellulaires . . . 56

2.7.2 Illustration du modèle de réseau pour la configuration CD2DA. Les losanges bleus, les cercles blancs, les lignes bleues, les lignes rouges et les cercles noirs représentent les dispositifs centroïdes, les dispositifs D2D, les liaisons cellulaires, les liaisons D2D et les

dispositifs non connectés . . . 58

2.7.3 Ratio de "trous" dans la configuration CD2DA par rapport à la

partition de spectre η . . . . 60

2.7.4 Puissance d’émission moyenne des dispositifs dans les

configura-tions CoA et CD2DA par rapport à la partition de spectre η . 61

2.7.5 SINR moyen par rapport à la partition de spectre η pour les

confi-gurations CoA et CD2DA . . . 62

3.1.1 Processus temporels des transmissions en topologie DC-DC . . 68

3.2.1 Modélisation spatiale d’un réseau avec des cellules hexagonales 72

3.2.2 Modélisation spatiale d’un réseau avec des cellules de Voronoi . 73

3.5.1 Probabilité de couverture théorique pour les BS en Underlay

In-band Uplink . . . 86

3.5.2 Probabilité de couverture théorique pour les DUE en Underlay

Inband Uplink . . . 88

3.5.3 Probabilité de couverture théorique pour les CUE en Underlay

Inband Downlink . . . 89

3.5.4 Probabilité de couverture théorique pour les DUE en Overlay

In-band . . . 92

3.5.5 Probabilité de couverture théorique pour les DUE en Outband 94

3.6.1 CCDF de SINR pour les communications D2D en Inband Overlay

avec SNR = 10 dB (ligne pleine) et SNR = -3 dB (ligne pointillée) 96

3.6.2 CCDF de SINR pour les communications Outband D2D avec SNR

TABLE DES FIGURES

3.6.3 Débit de données ergodique moyen avecηcl = ηdw = ηcw = 0.5 et

λ = 10/π5002 . . . 99

3.6.4 Débit de données ergodique moyen avec ηcl = 0.5, ηcw= 1, ηdw = 1

et λ = 10/π5002 _{. . . . 100}

3.7.1 Comparatif du CCDF du SINR pour des distances D2D fixes (F)

et distances D2D suivant une loi de Rayleigh (R) . . . 101

4.1.1 Modèle d’approximation en boules D . . . 107

4.2.1 ULA. Les carrés rouges et les lignes vertes désignent

respective-ment les antennes élérespective-mentaires et les rayons . . . 109

4.2.2 Diagramme de rayonnement normalisé d’antenne à NA éléments.

(a) Array factor en dB pour NA=1, 3 et 5. (b) Tracé polaire de la

directivité relative avec NA=3. (c) Tracé polaire de la directivité

relative avec NA=5 . . . 110

4.2.3 Modèle d’antennes à motifs sectorisés pour des ULA à 3 éléments

(a) et à 5 éléments (b) . . . 112

4.3.1 Modèle de réseau pris en compte dans notre travail. Les triangles noirs, les carrés bleus, les points noirs et les points rouges dési-gnent les BS, les CUE, les récepteurs DUE et les émetteurs DUE,

respectivement. . . 114

4.3.2 Valeurs analytiques et de simulation du CCDF du SINR pour des liens D2D avec des ULA en ondes millimétriques dans un réseau

clairsemé, avec λD = 2 × (π1002)

−1

m−2 pour NA= 1, NA= 3 et

NA= 5 . . . 121

4.3.3 CCDF du SINR pour des liens D2D avec des ULA en ondes

milli-métriques dans un réseau clairsemé, avec λD = 20×(π1002)

−1

m−2,

pour NA= 1, NA= 3 et NA= 5 . . . 123

4.3.4 Efficacité énergétique pour des liens D2D avec des ULA

millimé-triques dans un réseau clairsemé, avec λD = 2 × (π1002)

−1

m−2,

pour NA= 1, NA= 3 et NA= 5 . . . 125

4.3.5 Efficacité énergétique pour des liens D2D avec des ULA

millimé-triques dans un réseau dense, avec λD = 20 × (π1002)

−1

m−2, pour

NA= 1, NA= 3 et NA= 5 . . . 127

4.3.6 Comparaison de la probabilité de couverture pour un canal de

Rayleigh et un canal de Nakagami avec NL = 3 et NL = 5 (NN

fixé à 2) . . . 129

4.4.1 Diagramme de rayonnement normalisé des antennes directionnelles

(en dB) . . . 131

4.4.2 Probabilité de couverture pour les liens D2D en ondes

millimé-triques dans un réseau dense, avec λU = 2 × (π5002)

−1

m−2,

TABLE DES FIGURES

4.4.3 Probabilité de couverture pour les liens D2D en ondes

millimé-triques dans un réseau dense, avec λU = 20 × (π5002)

−1

m−2 et

SNR=10dB . . . 135

4.4.4 Débits normalisés moyens ergodiques pour α = 3.5 (a) et α = 2.5

(b), avec λU = 20 × (π5002)

−1

Liste des tableaux

1.1 Puissances de transmission pour différentes cellules de réseaux

hétérogènes . . . 10

1.2 Fréquences utilisées dans les réseaux hétérogènes . . . 12

1.3 Comparatif des différents types de handovers d’après leur contrôle 14 1.4 Comparatif des différents types de communications D2D . . . . 25

2.1 Notations utilisées . . . 34

2.2 Paramètres de simulations . . . 41

2.3 Paramètres de Simulations . . . 55

3.1 Paramètres de simulations . . . 81

3.2 Comparaison entre le seuil de sélection de mode pour LTE et WiFi . . . 93

3.3 Comparatif des différents types de communications D2D . . . . 95

3.4 Paramètres de simulations . . . 96

4.1 Probabilité de masse de G [Andrews 17, Bai 15] . . . 112

4.2 Gain d’antenne effectif entre un émetteur D2D interférent et un récepteur D2D . . . 113 4.3 Paramètres de simulation . . . 120 4.4 _{Valeurs numériques de E}h(Gp(θ)) 2 α i . . . 132 4.5 Paramètres de simulation . . . 132

Glossaire

3GPP 3rd Generation Partnership Project

5G Fifth Generation Wireless Communications Networks

5GPPP 5G Public-Private Partnership

A-eNB Aerial e-Node B

AF Array Factor

ARCEP Autorité de Régulation des Communications Electroniques

et des Postes

AWGN Additive White Gaussian Noise

BS Base Station

CRE Cell Range Extension

CCDF Complementary Cumulative Distribution Function

CD2DA Clustered D2D Allocation

CDF Cumulative Distribution Function

CoA Cellular Only Allocation

CPU Central Processing Unit

CSR Cell Specific Reference

CUE Cellular UE

D2D Device-to-Device

DC-DC Direct D2D Communication with Device Controlled link

establishment

DC-OC Direct D2D Communication with Operator Controlled link

establishment

DL Downlink

DR-DC Device Relaying with Device Controlled link establishment

DR-OC Device Relaying with Operator Controlled link establishment

DUE D2D UE

EB-DR-DC Entropy-Based Device Relaying with Device Controlled link

Glossaire

EE Efficacité Energétique

eNB e-Node B

EPC Evolved Packet Core

GMLC Gateway Mobile Location Centers

HetNets Heterogeneous Networks

HO Handover

ICIC Inter-Cell Interference Coordination

ISM Bandes Industrielles, Scientifiques et Médicales

LOS Line Of Sight

LPN Low Power Node

LTE Long Term Evolution

LTE-A Long Term Evolution Advanced

M2M Machine-to-Machine

MAC Media Access Control

MAHO Mobile Assisted Handover

MC Macrocell

MCHO Mobile Controlled Handover

MHC Matern Hardcore Point

MMC Massive Machine Communications

MME Mobility Management Entity

MMS Multimedia Messaging Service

MNs Moving Networks

NAHO Network Assisted Handover

NCHO Network Controlled Handover

NLOS Non Line Of Sight

NLS Non Linear System

OFDM Orthogonal Frequency-Division Multiplexing

OFDMA Orthogonal Frequency-Division Multiple Access

ORA Optimum Relaying Area

P2P Peer-to-Peer

PDCP Packet Data Convergence Protocol

PDF Probability Density Function

PDU Packet Data Unit

PPC Processus Poisson Contact

PPDR Public Protection and Disaster Relief organization

PPP Processus Poisson Point

PRB Physical Resource Block

ProSe Proximity-based Service

PS Public Safety organization

QoE Quality of Experience

RB Resource Block

RLC Radio Link Control

SINR Signal to Interference plus Noise Ratio

SNR Signal to Noise Ratio

SMS Short Message Service

UDNs Ultra Dense Networks

UE User Equipment

ULA Uniform Linear Array

Nomenclature

Géométrie Stochastique

ΦB PPP des stations de base, avec une densité λB

ΦD PPP des utilisateurs D2D, avec une densité λD

ΦU PPP des utilisateurs, avec une densité λU

ΦC PPP des utilisateurs cellulaires, avec une densité λC

Ψ Seuil de SINR

C (Ψ) _{Probabilité de couverture pour SINR > Ψ}

CL(Ψ) Probabilité de couverture conditionnelle LOS

CN(Ψ) Probabilité de couverture conditionnelle NLOS

O (Ψ) Probabilité de perte pour SINR 6 Ψ

PL Probabilité qu’un lien soit en LOS

PN Probabilité qu’un lien soit en NLOS

LIagg(·) Transformée de Laplace des interférences

TC Débit ergodique cellulaire

TD Débit ergodique D2D

∆ Ressources temps-fréquences accédées

τ Efficacité spectrale par unité d’aire

EE Efficacité énergétique

Nomenclature

Modélisation du Canal

hi Small scale fading

NL Paramètre Nakagami en LOS

NN Paramètre Nakagami en NLOS

αL Pathloss Exponent LOS

αN Pathloss Exponent NLOS

ν Longueur d’onde

Antennes millimétriques

NA Nombre d’antennes élémentaires d’un ULA

dA Distance séparant deux antennes élémentaires

θA Angle de départ de l’onde

kA Vecteur d’onde

M Gain du lobe principal

m Gain du lobe secondaire

G Gain de directivité

pG Probabilité du gain de directivité

1/∆k Efficacité de l’amplificateur de puissance

Mathématiques Générales

I (·) Fonction identité

Γ (a, b) Distribution Gamma

ρ Coefficient de corrélation

2F1(a, b; c; x) Fonction hypergéométrique de Gauss

Introduction générale

Cadre général et objectifs

L’augmentation du nombre de transferts de données entre les utilisateurs dans les réseaux cellulaires est un sujet de recherche primordial depuis le début des an-nées 2000. En effet, en 2014, l’augmentation globale du trafic mondial était de 70% [Cisco 15]. Cette augmentation, ajoutée aux besoins des utilisateurs en termes de débit (depuis 2012, le trafic de vidéos représente plus de la moitié du trafic mo-bile mondial [Cisco 15]), a conduit à l’adoption de nouveaux modèles cellulaires, de la 2G, EDGE, 4G, en passant par la 3G. Les nouvelles recherches sur les ré-seaux cellulaires se concentrent maintenant sur les réré-seaux de communication sans fil de 5ème génération, aussi connu sous le terme 5G ([Ericsson 15, Tullberg 14, Usman 15, Pervaiz 15, Sofotasios 15, Chen 15]). D’ici 2020, un utilisateur téléchar-gera en moyenne 1 térabit de données par an [Agiwal 16]. Bien que la 5G ne soit pas encore définie [Pirinen 14] (que ce soit en termes pratiques, techniques ou scien-tifiques), il est clairement établi qu’elle devra cadrer avec les exigences suivantes [Li 14] :

— volume de données mobiles 1000 fois plus élevé par unité de surface, — débit de données de 10 à 100 fois plus élevé par utilisateur,

— nombre d’appareils connectés de 10 à 100 fois plus élevé,

— durée de vie de la batterie pour les appareils de faible puissance multipliée par 10,

— réduction de la latence par 5 de bout en bout.

Pour définir les différents travaux qui pourraient conduire à ces fins, plusieurs pro-grammes de recherche internationaux sont proposés pour coordonner les travaux sur la 5G [Pirinen 14], notamment Horizon 2020 et 5G Infrastructure Partena-riat Public Privé (5GPPP). Ces programmes permettent de mettre en commun les nombreux projets continentaux et internationaux liés à la 5G, comme METIS [Tullberg 14].

Dans leurs travaux récents, les équipes du projet METIS ont concrètement iden-tifié les composantes technologiques qui seront intégrées dans la 5G [Tullberg 14] : 1. Massive Machine Communications (Communications Massives entre Machines)

Introduction générale

(MMC),

2. Moving Networks (Réseaux Mouvants) (MNs),

3. Ultra-Dense Networks (Réseaux Ultra-Denses) (UDNs),

4. Ultra-Reliable Communication (Communications Ultra Fiables) (URC), 5. Communications directes Device-to-Device (D2D).

Dans nos travaux, nous allons nous intéresser plus particulièrement aux com-munications D2D et aux MMC.

Présentation du manuscrit

Le premier chapitre constitue à la fois une introduction générale de nos travaux de thèse et un Etat de l’Art aussi exhaustif que faire se peut sur les communications D2D et les réseaux hétérogènes dans la nouvelle génération de communications sans fil. Nous y introduirons les différents types de topologies D2D, dont certaines seront utilisées dans les chapitres suivant, et les différentes manières possibles de partager les ressources radio pour cette application.

Dans le deuxième chapitre, nous allons nous intéresser de plus près à un lien simple D2D. Ce lien simple sera soit considéré comme direct, soit intégrant un relai. Nous identifierons des zones optimales où l’insertion d’un relai D2D est plus intéressante, et introduirons un nouveau type de relayage d’information via des communications D2D, et ce dans une optique d’amélioration de l’efficacité énergé-tique. Enfin, nous étendrons notre analyse sur le relayage d’information à l’échelle d’une cellule, dans le cas bien particulier de catastrophes naturelles. Nous ferons un comparatif entre une allocation cellulaire classique de ressources et une allo-cation novatrice basée sur un clustering en Fuzzy C-Means, afin de diminuer la consommation énergétique globale du réseau.

Le troisième chapitre traite principalement des efficacités spectrale et énergé-tique au sein d’un réseau « à taille réelle » intégrant des communications D2D. Ces dernières seront considérées comme utilisant les ressources radio cellulaires existantes, ou les ressources WiFi. Dans cet objectif, nous introduirons les notions mathématiques complexes issues de la géométrie stochastique, et les différentes métriques utiles à l’analyse spectrale et énergétique du réseau, puis analyserons les résultats théoriques et empiriques.

Dans le quatrième chapitre, nous nous intéresserons à l’utilisation d’ondes mil-limétriques dans le cas de communications D2D. A cette fin, nous étudierons la propagation des ondes millimétriques dans l’air, ainsi que l’apport d’antennes di-rectionnelles dans les dispositifs cellulaires.Nous analyserons en détail les résultats issus de la théorie et des simulations, en termes d’efficacités spectrale et énergé-tique.

Enfin, nous terminerons ce manuscrit par une conclusion générale résumant l’ensemble des travaux effectués et présenterons les perspectives qui peuvent en

découler.

Contributions

Dans cette thèse, nous nous proposons d’amener quelques contributions sur les communications D2D dans les réseaux hétérogènes. Tout d’abord , un Etat de

l’Art complet est proposé afin d’introduire une partie des concepts et

architec-tures inhérents au sujet. Par la suite, nous introduisons un nouveau modèle

de relaying (EB-DR-DC) dans le cadre de communications D2D. Les résultats

analytiques montrent le bien fondé de ce nouveau modèle d’un point de vue éner-gétique. Nous exposons aussi un modèle novateur d’allocation de ressources

radio dans une cellule en utilisant un clustering Fuzzy C-Means. Nous prouvons

que ce modèle, pouvant être utilisé notamment dans des situations extrêmes de catastrophes naturelles, permet d’augmenter drastiquement l’efficacité énergétique et spectrale dans une cellule de communication. Nous nous proposons ensuite d’in-troduire des outils et métriques de géométrie stochastique, et ce afin d’exposer une

méthode d’analyse stochastique dans le cas de réseaux cellulaires intégrant des

communications D2D. Cette méthode sera par ailleurs utilisée tout au long des cha-pitres 3 et 4. Par la suite, au moyen de notre méthode d’analyse stochastique, une

analyse spectrale et énergétique exhaustives des réseaux intégrant des

com-munications D2D est effectuée. Cette analyse est effectuée pour différents types d’antennes (omnidirectionnelles et directionnelles). A cette fin, nous exposons de manière théorique l’intégration d’antennes ULA directionnelles dans les dis-positifs cellulaires, en utilisant des ondes millimétriques, et introduisons enfin des

modèles sectorisés d’antennes nécessaires aux analyses théoriques d’efficacités

Chapitre 1

Réseaux Hétérogènes et

Communications Device-to-Device

Sommaire

1.1 Généralités sur le D2D . . . 6

1.2 Les Réseaux Hétérogènes . . . 7

1.2.1 Architectures des réseaux mobiles 4G . . . 8

1.2.2 Types de cellules dans les réseaux hétérogènes . . . 8

1.2.3 Réseau homogène - réseau hétérogène . . . 10

1.2.4 Sélection de la cellule . . . 12

1.2.5 Gestion des interférences . . . 12

1.2.6 Handover . . . 14

1.3 Les différentes topologies de communications D2D . . . 15

1.3.1 DR-OC . . . 16

1.3.2 DC-OC . . . 16

1.3.3 DR-DC . . . 16

1.3.4 DC-DC . . . 16

1.4 Création des liens entre les UE en D2D . . . 17

1.5 Utilisation des ressources radio en D2D . . . 17

1.5.1 Inband D2D. . . 18

1.5.2 Outband D2D . . . 21

Chapitre 1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device

N

des différents concepts et des différentes technologies inhérentes aux com-munications Device-to-Device (D2D) dans les réseaux hétérogènes. Après avoir évoqué quelques généralités sur le D2D, nous nous intéresserons à l’architecture des réseaux hétérogènes et à la gestion des interférences et de la mobilité dans ces derniers. Nous introduirons ensuite les différentes topologies de communications D2D possibles dans les réseaux intégrant du D2D (réseaux dits e, pour D2D-enabled), puis nous expliciterons les principes de création de liens entre appareils D2D et d’utilisation des ressources radio au sein de réseaux D2D-e. Enfin, nous conclurons ce chapitre par de possibles axes de recherche pour nos travaux futurs.

1.1 Généralités sur le D2D

L’émergence de nouvelles applications incluant de la distribution de contenus de grande taille et la publicité en fonction de la position des utilisateurs a introduit, depuis quelques années, de nouveaux cas d’usages pour les communications cellu-laires, mettant en exergue le besoin d’une nouvelle technologie de communication qu’est le Device-to-Device.

Au delà de l’aspect applicatif très intéressant, le D2D possède de nombreux avantages : ce type de communication peut augmenter considérablement l’effica-cité spectrale des réseaux - on augmente en effet considérablement le facteur de réutilisation des fréquences [Park 15, Ma 15a] et la capacité des réseaux - , et réduire la latence des communications, dans le cas de communications proches.

Les communications D2D sont définies comme des communications directes entre deux mobiles ne transitant pas par la station de base (Base Station - BS) ou le réseau cœur. Ces communications peuvent utiliser soit le spectre cellulaire [Usman 15, Shen 15] (dans ce cas, on parle de communication Inband), ou un autre spectre, sans licence. Dans ce dernier cas, on parle de communication Outband [Al-Hourani 14, Usman 15, Shen 15]. Nous reviendrons sur le partage de spectre dans la section 1.5.

De nos jours, les utilisateurs mobiles sont en demande croissante de services avec de hauts débits de données, que ce soit pour le partage de vidéos [Shen 15], les jeux en ligne, le réseautage social, etc. Le D2D est une réponse concrète aux différentes problématiques techniques liées à cette demande croissante, notamment pour une utilisation dans un rayon d’action très faible. Dans de telles applications, le D2D peut augmenter énormément l’efficacité spectrale du réseau tout entier. De plus, l’utilisation du D2D permet d’entrevoir des résultats prometteurs en termes de débit, de latence, de qualité de service [Ma 15a], mais aussi, et surtout, en terme d’efficacité énergétique.

1.2 Les Réseaux Hétérogènes

travaux de [Lin 00] utilisent le D2D afin de mettre en place un relais d’infor-mation pour les réseaux cellulaires. Certains travaux [Kaufman 08, Doppler 09a, Doppler 09b, Osseiran 09, Peng 09] se focalisent sur l’amélioration de l’efficacité spectrale des réseaux cellulaires en utilisant les communications D2D. Les auteurs de [Du 12, Zhou 13a] se servent du D2D pour mettre en place des applications de multicasting. On voit aussi dans la littérature de nombreuses applications de communications P2P (peer-to-peer) [Lei 12, Ma 15a], de disséminations de vidéos [Shen 15, Golrezaei 12b, Golrezaei 12a, Li 12, Doppler 09a], de communications M2M (Machine-to-Machine) ou encore de décharges du système cellulaire.

Nous allons dans un premier temps traiter des différentes topologies de commu-nications D2D, sans nous intéresser à la partie radio. Nous parlerons ensuite plus en détail des différentes catégories de communications D2D, s’intégrant ou non dans le spectre du réseau actuel. Nous aborderons ensuite les protocoles liés au D2D et dresserons un panorama des différents défis et enjeux du D2D, en abordant les travaux effectués durant la thèse.

Figure 1.1.1 – Illustration de cas possibles d’utilisation du D2D

1.2 Les Réseaux Hétérogènes

Les réseaux hétérogènes représentent une innovation très prometteuse pour les réseaux sans fil au sein de la 5G. Le trafic de données augmentant de manière exponentielle, et l’efficacité des liens approchant leurs limites [Damnjanovic 11], il devient nécessaire d’augmenter le nombre de cellules au sein des maillages ter-ritoriaux. Même si, dans les zones peu couvertes, il est assez aisé d’augmenter la couverture en y ajoutant plusieurs cellules (et ceci n’augmentant que très peu l’in-terférence inter-cellules), le problème est plus complexe dans les zones denses. En effet, dans ces dernières, l’ajout d’antennes à fort gain augmente inévitablement les interférences inter-cellules.

Ainsi, l’utilisation de stations de base à plus petite puissance d’émission est une solution à cette problématique, dans le but final d’augmenter la qualité de service (QoS) et d’expérience (QoE) des utilisateurs. En plus d’accroitre les possibilités

Chapitre 1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device

de connexions, l’ajout de cellules de petite taille permet de pallier le problème de la faible capacité de pénétration des antennes conventionnelles [Soh 13].

Introduits dans la norme LTE-Advanced, les réseaux hétérogènes (ou HetNets) représentent un mélange de grandes et de petites cellules, appelées par leurs an-glicismes macrocells et smallcells.

1.2.1 Architectures des réseaux mobiles 4G

Initialement, les réseaux mobiles étaient utilisés pour la transmission de don-nées vocales simples. Cependant, les usages évoluant énormément depuis le début des années 2000 et l’utilisation accrue d’internet, le mobile est devenu un point d’accès au web à part entière. De nouveaux types d’abonnements aux opérateurs apparaissent dans le milieu des années 2000. L’évolution des usages mobiles, que ce soit en termes de téléchargement de données web, d’envois de SMS/MMS, ou de streaming sur un téléphone, et le besoin toujours plus fort en bande passante, a amené à la définition d’un nouveau standard mis en place en 2013 en France : la 4G, encore appelée LTE (pour Long-Term Evolution).

Cette norme met en place de nombreuses améliorations par rapport à la 3G, qui apportent :

— une augmentation des débits montants et descendants, — une réduction de la latence,

— une meilleure efficacité spectrale,

— une optimisation automatique du réseau.

1.2.2 Types de cellules dans les réseaux hétérogènes

Les réseaux hétérogènes sont constitués de cellules de différentes tailles. Cette taille correspond clairement à leur zone de couverture, comme montré sur la figure 1.2.1. On distingue deux grands types de cellules :

1. Les grandes cellules (ou macrocells), correspondant aux cellules classiques des opérateurs téléphoniques

2. Les petites cellules (ou small cells)

1.2.2.1 Macrocellules

Les macrocellules permettent la fourniture de services à faible bande passante. A l’inverse des petites cellules, elles possèdent un large rayon de couverture, permis par une grande puissance d’émission (celle-ci variant de 5 à 40W [Damnjanovic 11]). De par leur rayon étendu, elles offrent à l’usager une mobilité élevé au sein de la cellule. Les macrocellules représentent, dans la 4G, les cellules des stations de base, ou eNodeB.

1.2 Les Réseaux Hétérogènes Macro eNB Relay eNB Pico eNB Closed HeNB Open HeNB

Figure 1.2.1 – Topologie d’un réseau hétérogène utilisant différents types de cel-lules

1.2.2.2 Petites cellules

Les petites cellules, encore appelées small cells ou LPN (pour Low Power Nodes), sont des stations de base à faible puissance, celle-ci s’étalant de quelques dizaines de milliwatts à 2W. Cette faible puissance n’offre évidemment qu’une zone de couverture assez restreinte, comparée à celle des macrocells. Cependant, leur utili-sation est très intéressante, notamment en environnement interne : on imagine en effet très bien l’implantation de LPN au sein de bâtiments opaques, dépourvus de réseaux cellulaires classiques. Au delà de cette application « indoor », les petites cellules permettent un déchargement (ou « offload ») efficace des macrocells à l’in-térieur d’une grande cellule, et, par conséquent, une diminution du cout annuel du réseau macro-cellulaire pour l’opérateur de près de 70% [Claussen 07]. Enfin, ces LPN permettent de transmettre un débit de données beaucoup plus élevé que les macrocells.

On distingue 3 types de LPN : 1. Les picocellules

2. Les femtocellules 3. Les nœuds relais

Chapitre 1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device

Picocellules

Les picocellules sont principalement des antennes omnidirectionnelles implantées en intérieur ou en extérieur. On les appelle plus communément des Hotspots.

Femtocellules

Les femtocellules sont principalement déployées par les utilisateurs. A l’instar des picocellules, ce sont des antennes omnidirectionnelles qui peuvent être « ouvertes » (n’importe qui peut se connecter à la cellules) ou « fermées » (accès à la station sécurisé par une clé). Ces cellules sont souvent sources d’interférences pour les terminaux.

1.2.2.3 Nœuds relais

Les nœuds relais sont des nœuds du réseaux sans backhaul câblé. Ils peuvent être « in-band » ou « out-of-band ».

Le tableau 1.1 dresse un comparatif des puissances d’émission des différents types de cellules dans les réseaux hétérogènes.

Taille de cellule Puissance de transmission

Macro-cellule 5-20W

Picocellule (outdoor) 250mW-2W

Picocellule (indoor) <100mW

Femto-cellule <100mW

Table 1.1 – Puissances de transmission pour différentes cellules de réseaux hété-rogènes

1.2.3 Réseau homogène - réseau hétérogène

Le modèle des réseaux hétérogènes est largement différent de celui des réseaux homogènes. On entend par réseau homogène un réseau « classique » n’utilisant qu’une et une seule technologie de communication sans fil (par exemple, 4G).

Dans les réseaux hétérogènes, on n’utilise bien évidemment plus un maillage uniforme hexagonal pour déterminer la position de la station de base. Ce maillage uniforme est toujours utilisé pour la détermination des BS d’une technologie don-née (dans notre cas la technologie LTE ou LTE-A), mais le fait que des petites cellules sont implantées au sein de grandes cellules amène à une complexification du maillage global.

1.2 Les Réseaux Hétérogènes

De plus, le device, ou User Equipment (UE), ne se connecte pas nécessairement sur la station de base ayant la plus grande puissance d’émission, puisque cette station ne fournit pas toujours la meilleure performance de signal. Un UE préfèrera, parfois, se connecter sur une picocellule à faible puissance d’émission, offrant une meilleure QoS, que sur une macro-cellule à forte puissance de transmission mais à faible QoS.

Dans [Ghosh 12], les auteurs prouvent que la probabilité de couverture est théo-riquement indépendante de ces différents paramètres :

— Nombre et densité des différents types d’antennes, — Nombre de niveaux (tier),

— Puissance des différents niveaux, — Fading.

Dans la pratique, cependant, l’ajout d’éléments hétérogènes complexifie ample-ment le milieu. En effet, l’arrivée de nouveaux types de cellules, et donc l’avène-ment de réseaux hétérogènes, mettent en exergue de nouvelles exigences. Il faut en effet un interfonctionnement efficient entre les opérateurs, ainsi qu’un handover efficace entre les différentes technologies d’accès. La figure 1.2.2 et le tableau 1.2 introduisent d’ailleurs l’utilisation actuelle des différentes bandes de fréquences en France. De plus, il parait nécessaire d’augmenter les performances des UE afin d’exploiter les services des différents réseaux.

Figure 1.2.2 – Répartition des bandes de fréquences pour les différentes techno-logies de communications sans fil (source : ARCEP)

Chapitre 1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device

Table 1.2 – Fréquences utilisées dans les réseaux hétérogènes

Technologie Bande Fréquence UL Fréquence DL

LTE

Bande des 800MHz 832-862MHz 791-821MHz

Bande des 1800MHz 1710-1785MHz 1805-1880MHz

Bande des 2600MHz 2500-2570MHz 2620-2690MHz

WiFi Bande des 2.4GHz 2.412-2.472GHz

Bande des 5GHz 5.180-5.320GHz 5.50-5.70GHz Bluetooth 2.4GHz Sigfox 868MHz 868MHz LoRa

1.2.4 Sélection de la cellule

La sélection de la cellule est effectuée par l’UE. En effet, celui-ci mesure la puissance reçue des signaux de DL (downlink - lien descendant) du CSR (Cell Specific Reference). Cependant, un problème épineux apparaît : toutes les cellules n’ont pas le même niveau de puissance de CSR. La sélection n’est donc pas optimale puisque l’UE va plutôt sélectionner la macro-cellule même si le trajet est plus court et le service meilleur en utilisant la picocellule. Afin de régler ce problème, on applique un offset au signal reçu, ce qui permet une extension (ou biasing - polarisation) de la zone de couverture de la picocellule, comme montré sur la figure 1.2.3. On appelle cette application CRE (Cell Range Extension).

1.2.5 Gestion des interférences

La gestion des interférences au sein de réseaux hétérogènes est un point cru-cial pour le bon fonctionnement des UEs dans l’environnement actuel. Plusieurs méthodes de gestion des interférences sont évoquées dans la littérature.

Tout d’abord, intéressons-nous à la gestion des interférences dans les réseaux ho-mogènes. Afin de diminuer les interférences pour un UE placé proche du bord de la zone de couverture, un processus appelé ICIC (pour Inter-Cell Interference Co-ordination) est mis en place. Dans ce cas, les deux BS échangent des informations concernant les interférences reçues par l’UE. Cet échange est effectué via l’inter-face de backhaul X2, et permet de gérer la puissance de signal envoyé par l’une ou l’autre BS. Ainsi, l’UE ne reçoit effectivement qu’un seul signal (et non deux comme précédemment). Ce processus correspond à une diminution ordonnée dans le temps de la puissance d’émission pour les Blocs de Ressources Physiques (PRB). La figure 1.2.4 montre graphiquement ce processus de gestion des interférences.

1.2 Les Réseaux Hétérogènes

Figure 1.2.3 – Fonctionnement du CRE (Cell Range Extension)

Chapitre 1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device

1.2.6 Handover

La sélection du réseau, notamment en vue de la mobilité des utilisateurs [Maviel 13], est effectuée par la fonctionnalité du Handover (ou HO). Le handover peut être soit horizontal, soit vertical. Le handover horizontal est effectué dans le même ré-seau (donc dans une configuration homogène) entre deux cellules ayant la même technologie d’accès (LTE, WiFi, etc). Le handover vertical, quant à lui, permet un transfert de la connexion entre deux technologies d’accès différentes. Cette fonc-tionnalité nous intéresse au plus haut point dans le cas des réseaux hétérogènes.

Le handover est effectué suivant un processus à trois étapes : 1. Collecte de l’information et initiation du HO

2. Décision de HO et sélection du réseau 3. Exécution du HO

Deux types de handovers sont possibles : le soft HO et le hard HO. Dans le cas du soft HO, on utilise un procédé de make-before-break. En d’autres termes, on recherche d’abord le nouveau point de connexion. L’UE se connecte ensuite à la nouvelle BS, puis enfin coupe la connexion avec la première BS. Dans le cas du hard HO (en break-before-make), la première connexion est d’abord rompue, puis l’UE se connecte sur la deuxième BS. Il est à noter que la stratégie de sélection est effectuée en fonction de plusieurs paramètres qui incluent

— le type d’application en cours,

— les caractéristiques des réseaux d’accès disponibles, — les informations concernant l’UE,

— ou encore les préférences de l’utilisateur [Ahmed 14].

La décision et la réalisation du handover peuvent être effectuées soit par l’UE soit par le réseau, et effectuée là aussi par l’UE ou le réseau. On parle alors de MCHO (Mobile Controlled Handover), de NCHO (Network Controlled Handover), de MAHO (Mobile Assisted Handover) et de NAHO (Network Assisted Handover). Le tableau 1.3 dresse un comparatif des différents types de handovers.

Table 1.3 – Comparatif des différents types de handovers d’après leur contrôle

Type de HO Contrôlé par Effectué par

MCHO UE UE

NCHO réseau réseau

MAHO UE réseau

1.3 Les différentes topologies de communications D2D

1.3 Les différentes topologies de communications

D2D

Nous avons vu dans la partie précédente les différents types de communications D2D, en nous basant sur l’utilisation spectrale de ces communications. Dans cette partie, nous allons nous intéresser aux « topologies » pratiques de communications d’appareil à appareil.

Les auteurs de [Tehrani 14] classifient les communications D2D suivant 4 types distincts ; appelés “topologies” :

1. DR-OC (Device Relaying with Operator Controlled link establishment), 2. DC-OC (Direct D2D Communication with Operator Controlled link

esta-blishment),

3. DR-DC (Device Relaying with Device Controlled link establishment), 4. DC-DC (Direct D2D Communication with Device Controlled link

establish-ment).

Chapitre 1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device

1.3.1 DR-OC

En topologie DR-OC, un device situé sur le bord de la cellule (qui peut être une macro-cellule ou une petite cellule), ou dans une zone avec peu de couverture, peut communiquer avec la station de base (BS) par l’intermédiaire d’un autre appareil qui relaie ses données. Cette topologie permet :

1. une meilleure qualité de service (QoS) pour le device source et 2. l’augmentation de la durée de vie de la batterie pour cet appareil.

Dans cette topologie, comme représenté sur la figure 1.3.1, la station de base envoie dans un premier temps un message de commande à la fois à la source et aux devices relais, de manière à initier la communication entre les deux dispositifs. Ensuite, la source envoie ses données à la station de base via le device relais.

1.3.2 DC-OC

En topologie DC-OC, comme on le voit sur la figure 1.3.1, la communication entre deux équipements d’utilisateur est synchronisée grâce à la station de base qui alloue les ressources. Néanmoins, les données sont envoyées directement à partir de la source au dispositif de destination, sans transiter par le réseau central.

1.3.3 DR-DC

En topologie DR-DC, comme pour la topologie DC-DC, aucune entité ne su-pervise l’allocation des ressources. Bien sûr, cela peut conduire à des problèmes d’interférences graves. Le lien de contrôle est créé par le récepteur et les devices relais (avec une balise, appelée « beacon »). Les données sont ensuite transmises en cascade du device source au device de destination, en passant par les devices relais.

1.3.4 DC-DC

Comme nous pouvons le voir sur la figure 1.3.1, la topologie DC-DC n’a pas de lien, ni de communication avec le réseau de base. En effet, la liaison de commande (par exemple un beacon) est envoyé par le device de destination à la source, qui transmet ensuite ses données directement au premier. Pour éviter les interférences, plusieurs approches sont étudiées, telles que la mise en commun des ressources, l’utilisation de théories des jeux, le contrôle d’admission et de la répartition de puissance, le partitionnement et la sélection de relais [Tehrani 14].

1.4 Création des liens entre les UE en D2D

1.4 Création des liens entre les UE en D2D

Dans les communications D2D, il est évidemment nécessaire de détecter le voisi-nage autour de chaque UE ([Choi 14]). Ainsi, deux types de systèmes de découverte des devices sont possibles :

— découverte directe ou

— découverte effectuée au niveau de l’EPC (Evolved Packet Core) [Lin 14a]. Dans le cas d’une découverte directe, chaque UE pourrait émettre et recevoir de manière périodique des signaux nommés « beacons » [Asadi 14]. Ces signaux de faible longueur permettent alors d’identifier les UEs situés à proximité de chaque appareil, et donc d’instancier des communications D2D de proche en proche.

Dans le cas d’une découverte via l’EPC, chaque UE donne sa géolocalisation au serveur ProSe. Ainsi, le serveur ProSe enregistre les profils ProSe et agit comme un client de service de localisation pour le GMLC (Gateway Mobile Location Centers). Le GMLC enregistre alors les données de localisation des UEs. Ainsi, un UE commence son processus de découverte des appareils après avoir reçu une alerte de proximité du serveur ProSe, basée sur les localisations des UEs [Choi 14].

1.5 Utilisation des ressources radio en D2D

On peut classifier les types de communications en deux catégories distinctes, en fonction de l’utilisation des ressources radio pour la transmission : le Inband D2D et le Outband D2D.

Le Inband, « dans la bande », se rapporte aux communications D2D effectuées dans les mêmes bandes de fréquences que les communications cellulaires. Le Out-band, « en-dehors de la bande », correspond aux communications D2D effectuées dans des bandes de fréquences différentes de celles utilisées dans les communica-tions cellulaires. Dans les seccommunica-tions suivantes, nous allons faire un tour d’horizon des différents travaux effectués sur ces deux grands types d’utilisations des ressources radio.

Parmi les solutions exposées dans la littérature, se démarquent deux protocoles essentiels. Le premier porte sur la mise en place de communications D2D utilisant les ressources radio du réseau cellulaire LTE ([Raghothaman 13]), qui fait office de base pour nombre de recherches (ainsi que pour un brevet déposé sur les protocoles D2D). Le second porte sur la mise en place de communications D2D de type Outband ([Asadi 13]), utilisant conjointement le LTE et le WiFi direct.

Chapitre 1 Réseaux Hétérogènes et Communications Device-to-Device

Figure 1.5.1 – Représentation schématique des communications D2D en overlay inband, underlay inband et outband (utilisant la bande ISM)

1.5.1 Inband D2D

Dans le cas du Inband D2D, les travaux effectués proposent d’utiliser le spectre cellulaire pour les communications cellulaires et le D2D. Ce choix est proposé afin d’avoir un contrôle aussi haut que possible sur les bandes cellulaires (gérées par les opérateurs). Certains travaux [Doppler 09b, Akkarajitsakul 12] révèlent que les interférences sur les bandes non licenciées sont peu ou pas contrôlables, ce qui amènent de fortes contraintes en termes de qualité de service pour l’utilisateur.

Les communications Inband peuvent elles-même êtres divisées en deux sous-catégories : underlay (sous-jacente) inband et overlay (recouvrante) inband.

Ces deux types de communications D2D ont de nombreux avantages. En effet, elles permettent dans un premier temps d’augmenter l’efficacité spectrale des ré-seaux cellulaires ; de plus, chaque device peut utiliser ce type de communication, puisque l’on se situe dans la même gamme de fréquences que pour les commu-nications cellulaires. La BS contrôlant totalement le spectre cellulaire, la qualité de service est assurée par celle-ci. Cependant, ces communications impliquent une perte de ressources cellulaires (notamment dans le Underlay Inband). De surcroit, la gestion des interférences entre les communications cellulaires et D2D devient plus complexe qu’avec un réseau classique. Enfin, comme on utilise les mêmes res-sources radio, l’utilisation simultanée du réseau classique et du réseau D2D est pragmatiquement impossible.

L’ajout de communications D2D Inband dans un réseau cellulaire implique des changements dans ce dernier. Les auteurs de [Raghothaman 13] proposent une architecture novatrice de réseau cellulaire incluant un serveur D2D (ou ProSe) à l’intérieur, ou à l’extérieur, du réseau classique.

Dans le cas d’une insertion externe d’un serveur D2D, il est nécessaire de placer dans celui-ci une entité de gestion de la mobilité (MME), des serveurs de données

1.5 Utilisation des ressources radio en D2D

ainsi que des serveurs applicatifs. De plus, ce serveur devra être capable d’identifier les devices, d’établir les appels (ou liens), de supporter les services associés au D2D, de suivre les capacités des UEs et leur mobilité.

1.5.1.1 Underlay Inband D2D

Comme le montre la figure 1.5.1, les travaux effectués sur le Underlay Inband proposent de réutiliser le spectre cellulaire pour les communications D2D. Bien que cette approche possède un grand désavantage en terme d’interférences et de limitation du nombre total d’usagers (tous types de communications confondus), l’utilisation du Underlay Inband pour les communications D2D permet d’améliorer les performances du réseau global.

Grâce à une gestion intelligente des interférences, une sélection du mode (c’est-à-dire une sélection entre le mode cellulaire et le mode D2D), une allocation ef-ficace des ressources radio et un codage du réseau, l’exploitation de la diversité spatiale permet, avec le D2D d’augmenter l’efficacité spectrale du réseau cellu-laire. La gestion des interférences implique évidemment une réduction de celles-ci, comme dans les travaux explicités dans [Kaufman 08, Ma 15b, Zhang 15, Li 15, Luo 14, Peng 09, Xu 10, Jänis 09, Yu 12, Doppler 10, Xu 12], voire leur annihila-tion (comme dans les travaux de [Osseiran 09, Min 11, Chen 12]). Les proposiannihila-tions mathématiques de gestion des interférences sont soit du type auto-organisées, soit contrôlées au niveau du réseau. Mathématiquement parlant, de nombreux papiers ([Asadi 14]) utilisent des outils basés sur l’euristique. Cependant, certains papiers, avec des résultats plus probant, montrent des approches plus singulières utilisant la programmation non-linéaire ou encore la théorie des jeux (comme dans [Wu 14] par exemple).

La mise en place de communications D2D au sein d’un réseau cellulaire, utilisant les mêmes ressources radio que le réseau classique (Inband), mène inévitablement à une problématique de qualité de service (QoS). Afin de gérer au mieux celle-ci, des techniques mathématiques assez complexes doivent être mises en œuvre comme l’optimisation stochastique, de la programmation non-linéaire ou encore de l’optimisation linéaire en nombres entiers. L’exploitation de ces outils mathé-matiques permet d’améliorer considérablement la performance du système, et donc du réseau.

Efficacité énergétique dans les communications D2D en Underlay Inband

En plus d’augmenter l’efficacité spectrale et la qualité de services du réseau cel-lulaire, l’utilisation de communications D2D permet d’augmenter l’efficacité éner-gétique au sein du réseau. La sélection du mode de communication (D2D ou cellu-laire) peut être effectuée, par exemple, en allouant une certaine puissance au D2D,